1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Ćwiczenie statystycznych pytań rekrutacyjnych w R
Connected

ćwiczenie

Dopasowywanie modeli logistycznych

Wiele problemów biznesowych wymaga przewidywania binarnej zmiennej odpowiedzi. Twój przyszły pracodawca może potrzebować wykrywać spam, oszustwa kartami kredytowymi lub rzadkie choroby.

Podstawową metodą binarnej klasyfikacji jest regresja logistyczna.

W tym ćwiczeniu skorzystasz ze zbioru danych Parkinsona z repozytorium UCI. Zawiera on różnorodne biomedyczne pomiary głosu osób z chorobą Parkinsona i bez niej.

Wykorzystasz następujące zmienne z tego zbioru:

  • status – 1, jeśli dana osoba ma chorobę Parkinsona, 0 w przeciwnym razie,
  • NHR – miara stosunku szumu do składowych tonalnych w głosie,
  • DFA – wykładnik skalowania fraktalnego sygnału.

Zbiór danych jest dostępny jako parkinsons.

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Narysuj wykres punktowy zmiennej status względem NHR ze zbioru parkinsons.
  • Narysuj wykres punktowy zmiennej status względem DFA ze zbioru parkinsons.